当因变量是一个百分比或比例时（即值域在0到1之间），直接使用普通的最小二乘法（OLS）回归可能不是一个最佳选择。原因在于：
1. **线性假设问题**：OLS回归模型假定因变量与自变量之间的关系是线性的，并且因变量的残差（误差项）应该正态分布。然而，当因变量是一个比例时，这种线性假设可能会导致预测值超出0到1的合理范围。
2. **异方差问题**：百分比数据在接近0和1时，其变化的“空间”变小了，这可能导致数据点在这些区域的方差较小，在中间则较大。这种现象被称为异方差性（heteroskedasticity），会违反OLS回归的一个假设。
3. **限制性问题**：即使你说百分比似乎没有明确的数据受限问题，但实际上比例或百分比值被自然地限制在0到1之间。如果使用OLS，模型可能预测出这个范围之外的值，这是不合理的。
因此，对于这种数据类型，通常推荐使用适合于比例/百分比数据的方法：
- **Logit回归**：适用于因变量为二元（0或1）的情况，但可以扩展用于连续比例。
- **Probit回归**：与Logit类似，基于标准正态分布。
- **Beta回归**：专门设计来处理(0, 1)区间内的数据。如果数据包含确实的0和/或1值，则需要进行适当的数据转换或者使用零膨胀（zero-inflated）/一填充（one-inflated）模型。
至于你提到的截断回归（Truncated Regression）或Tobit模型，它们通常用于处理因变量的一部分被人为“截断”的情况。如果数据确实存在这样的问题，即观测值在某个阈值下丢失了信息，则使用这些方法是有道理的。然而，在比例/百分比的情况下，如果没有这种“截断”现象发生，采用Beta回归或类似模型可能更为适宜。
总之，选择哪种回归方法取决于你的具体数据和分析目的。
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